3. 手续费概念：手续费的构成与侵蚀效应
做量化交易，很多人只盯着策略的胜率和盈亏比。
但我跟你说，真正吃掉利润的，往往是那些不起眼的「手续费」。
我见过太多回测曲线漂亮的策略，一上实盘就亏钱。为什么？
说白了，就是没把手续费算清楚。今天咱们就把这层窗户纸捅破。
3.1 手续费的三大构成
国内股票交易的手续费，主要由三块组成：
- 佣金：给券商的服务费。买卖双向收取。
- 印花税：国家收的税。目前只有卖出时收，买入不收。
- 过户费：中国结算公司收的。买卖双向收取，金额很小。
我刚开始做回测时，经常只算佣金，把印花税给漏了。结果实盘一跑，收益直接少了一截。嗯，这个坑我替你们踩过了。
关键点：印花税只在卖出时收取，佣金和过户费买卖都收。
3.2 不同品种的手续费规则
不同交易品种，手续费规则差异很大。我整理了一张表，你直接看：
| 品种 | 佣金 | 印花税 | 过户费 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| A股 | 万1.5 ~ 万3 | 卖出收0.1% | 万0.1 | 最低5元（部分券商可免） |
| ETF | 万0.5 ~ 万1 | 无 | 无 | 无最低5元限制 |
| 期货 | 按手数或比例 | 无 | 无 | 日内平仓有优惠 |
| 可转债 | 万0.5 ~ 万1 | 无 | 无 | 沪市最低1元 |
你看，ETF和可转债没有印花税，交易成本天然就低。我个人习惯做ETF策略，原因之一就是手续费省心。
小技巧：在vn.py中设置手续费时，建议用「万2.5佣金 + 0.1%印花税」作为保守估计。实际成本只会更低，不会更高。
3.3 手续费对策略收益的侵蚀
手续费到底有多大的杀伤力？我给你算笔账。
假设你有一个高频策略，每天交易10次，每次买卖各一次。单边佣金万2.5，印花税0.1%。
那么一天下来，手续费成本是：
买入佣金：万2.5
卖出佣金：万2.5
卖出印花税：0.1%（即万10）
过户费：万0.1 × 2 = 万0.2
合计：万2.5 + 万2.5 + 万10 + 万0.2 = 万15.2也就是说，你每交易1万元，就要交15.2元的手续费。一年250个交易日，就是3800元。
如果你的本金是10万，一年光手续费就吃掉3.8%的收益。
注意：高频策略对手续费极其敏感。我曾经见过一个策略，回测年化20%，加上真实手续费后只剩8%。你以为你在赚钱，其实你在给券商打工。
为什么会这样？因为回测时我们往往假设「理想状态」，但实盘中的每一笔交易都在被「抽水」。你想想看，一个年化10%的策略，如果手续费吃掉3%，那实际收益就只剩7%了。
3.4 如何在vn.py中模拟手续费
vn.py提供了非常灵活的手续费设置方式。我一般这样配置：
from vnpy.app.cta_strategy.backtesting import BacktestingEngine
engine = BacktestingEngine()
engine.set_parameters(
rate=0.00025, # 佣金：万2.5
slippage=0.5, # 滑点：0.5个tick
size=300, # 合约乘数
pricetick=0.2, # 最小价格变动
capital=1_000_000, # 初始资金
)
# 设置印花税（卖出时收取）
engine.set_commission(
commission_rate=0.001, # 0.1%
commission_type='sell' # 仅卖出时收取
)这里要注意，rate是佣金，commission_rate是印花税。两者是分开设置的。我建议你回测时把佣金设得比实际高一点，给自己留点安全边际。
核心结论：手续费不是小钱。一个策略能不能赚钱，很大程度上取决于它能否覆盖交易成本。回测时务必把手续费算足，否则实盘会给你「惊喜」。
3.5 知识体系图
下面这张图，帮你理清手续费的核心逻辑：
这张图把手续费拆成了三块，你一眼就能看明白。佣金和过户费是「双向收费」，印花税是「单向收费」。高频策略最怕的就是双向收费，因为交易次数越多，成本越高。
我的经验：做回测时，我习惯把手续费设成「万3佣金 + 0.1%印花税」。虽然实际可能更低，但这样跑出来的结果更可靠。毕竟，实盘中的意外成本远比你想象的多。
好了，手续费这块就讲到这里。记住一句话：手续费是策略的隐形杀手，回测时一定要算清楚。